这个大学学位让您有机会从一个处于技术前沿的机构以最严谨的科学态度更新您在人工智能方面的技能" 

在软件开发的常见实践中，配对编程与GitHub Copilot的结合尤为突出通过这种方式，两名程序员可以一起工作其中一名程序员负责教授和指导另一名程序员。例如，经验丰富的程序员可以向其他程序员提供代码建议以传授他们的知识。同样，当两名IT人员同时工作时，他们可以确保在更短的时间内提高工作效率。然而，为了有效地使用这些工具，专家们需要全面了解他们的工作原理。

为了帮助他们完成这项任务，TECH 正在开发一门创新课程深入研究提高人工智能软件开发效率的最前沿机制。在资深教师的指导下，课程将深入探讨如何使用现代ChatGPT应用程序优化代码。同时，培训材料将分析Visual Studio Code机器学习的主要扩展，课程还将重点关注计算机化系统与数据库的集成从而使学生能够安全地存储用户信息。

在为期6周的课程中，教学团队将为学生提供指导并解决他们在学习过程中可能出现的任何疑问。因此，通过100%在线模式，TECH为希望兼顾工作和个人生活的专业人士提供了学习机会。在以内容复习为基础的Relearning 系统和一个包含大量多媒体内容（包括互动摘要，信息图表或激励视频）的平台的支持下，学生将获得他们在职业生涯中发展所需的知识。 这样一来，毕业生将能够利用蓬勃发展且持续扩展的信息技术行业提供的所有机会。

完成本大学课程后你将能够管理大规模数据库并在整个过程中确保数据安全” 

这个基于人工智能的辅助软件应用开发大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由人工智能编程专家介绍案例研究的发展情况
• 这门课程的内容图文并茂示意性强,实用性强为那些视专业实践至关重要的学科提供了科学和实用的信息
• 利用自我评估过程改进学习的实际练习
• 特别强调创新的方法论
• 提供理论课程，专家解答问题，争议话题的讨论论坛以及个人思考作业等
• 可以从任何有互联网连接的固定或便携式设备上获取内容 

你将掌握最有效的机器学习系统以检测故障并找到极具创造性的解决方案" 

这门课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中，还有来自领先公司和著名大学的公认专家。

通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习，即通过模拟环境进行沉浸式培训，以应对真实情况。

这门课程的设计集中于基于问题的学习，通过这种方式专业人士需要在整个学年中解决所遇到的各种实践问题。为此，你将得到由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。    

100%在线教学，无固定时间表从第一天起就提供教学大纲。根据自己的学习节奏！

你将通过创新的Relearning方法巩固你的关键知识从而有效地吸收这些知识"

通过一个综合模块，本课程将为专家提供有关人工智能软件开发环境配置的整体观点。这样，教学大纲将在结合Visual Studio Code和ChatGPT中的元素的基础上，突出资源库管理。为了让毕业生能够提高项目的生产率，培训将深入探讨 无代码 界面设计以及不同编程语言之间的机器翻译。完成培训后，专业人员将提供最具创新性的计算机解决方案。

TECH为你提供一个独特的课程，帮助你在短短6周内实现职业飞跃" 

模块 1. 利用人工智能提高软件开发效率

1.1. 准备合适的开发环境

1.1.1. 选择开发人工智能的基本工具
1.1.2. 配置所选工具
1.1.3. 实施适应人工智能项目的CI/CD流程
1.1.4. 开发环境中高效的依赖关系和版本管理

1.2. Visual Studio Code必备的IA扩展工具

1.2.1. 探索和选择Visual Studio Code的人工智能扩展
1.2.2. 在IDE中集成静态和动态分析工具
1.2.3. 利用特定扩展功能自动执行重复性任务
1.2.4. 定制开发环境提高效率

1.3. 使用Flutterflow进行无代码用户界面设计

1.3.1. 无代码设计原则及其在用户界面中的应用
1.3.2. 在视觉界面设计中融入人工智能元素
1.3.3. 无代码 创建智能界面的工具和平台
1.3.4. 利用人工智能评估和持续改进 无代码界面

1.4. 使用ChatGPT优化代码

1.4.1. 识别重复代码
1.4.2. 重构
1.4.3. 建构可读代码
1.4.4. 了解代码的作用
1.4.5. 改进变量和函数名称
1.4.6. 自动创建文档

1.5. 使用ChagGPT进行人工智能资源库管理

1.5.1. 利用人工智能技术实现版本控制流程自动化
1.5.2. 协作环境中的冲突检测和自动解决
1.5.3. 对代码库中的变化和趋势进行预测分析
1.5.4. 利用人工智能改进资料库的组织和分类工作

1.6. 将人工智能与AskYourDatabase集成到数据库管理中

1.6.1. 利用人工智能技术优化查询和性能
1.6.2. 数据库访问模式的预测分析
1.6.3. 实施推荐系统优化数据库结构
1.6.4. 主动监控和检测潜在的数据库问题

1.7. 使用ChatGPT进行基于人工智能的故障查找和单元测试创建

1.7.1. 利用人工智能技术自动生成测试用例
1.7.2. 利用人工智能静态分析及早发现漏洞和错误
1.7.3. 通过人工智能识别关键领域提高测试覆盖率

1.8. 使用GitHub Copilot进行结对编程

1.8.1. 在配对编程中有效地集成和使用GitHub Copilot 
1.8.2. 集成GitHub Copilot改进开发人员的沟通与协作
1.8.3. 充分利用GitHub Copilot生成的代码建议的集成策略
1.8.4. 人工智能辅助 结对编程的集成案例研究和最佳实践

1.9. 使用ChatGPT实现编程语言之间的自动翻译

1.9.1. 针对编程语言的特定语言机器翻译工具和服务
1.9.2. 使机器翻译算法适应发展环境
1.9.3. 通过机器翻译提高不同语言之间的互操作性
1.9.4. 评估和减轻机器翻译的潜在挑战和局限性

1.10. 提高生产力的人工智能工具推荐

1.10.1. 用于软件开发的人工智能工具比较分析
1.10.2. 在工作流程中集成人工智能工具
1.10.3. 利用人工智能工具实现日常工作自动化
1.10.4. 根据项目背景和要求评估和选择工具

一次全面的培训，将带领你掌握与顶尖竞争所需的知识"